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出版社： 机械工业出版社
ISBN：9787111529064
版次：1
商品编码：11895048
品牌：机工出版
包装：平装
开本：16开
出版时间：2016-03-01
用纸：胶版纸
页数：165
具体描述
内容简介
《深度学习：方法和应用》这本书对深度学习方法以及它在各种信号与信息处理任务中的应用进行了概述。本书中所列举的应用是根据以下三个标准来选取的：（1）本书作者所具备的专业技能和知识；（2）由于深度学习技术的成功应用而取得了重大突破的领域，比如语音识别和计算机视觉等;（3）由于深度学习的应用而有可能发生巨变的应用领域，以及从深度学习的新研究中获益的应用领域，其中包括自然语言和文本处理、信息检索和多任务深度学习驱动下的多模态信息处理。对于深度学习方法以及它在各种信号信息处理应用方面具有浓厚兴趣的研究人员与学生来说，《深度学习：方法和应用》的时效性很强。目录
译者序原书序1引言1.1深度学习的定义与背景1.2本书的结构安排2深度学习的历史3三类深度学习网络3.1三元分类方式3.2无监督和生成式学习深度网络3.3监督学习深度网络3.4混合深度网络4深度自编码器——一种无监督学习方法4.1引言4.2利用深度自编码器来提取语音特征4.3堆叠式去噪自编码器4.4转换自编码器5预训练的深度神经网络——一种混合方法5.1受限玻尔兹曼机5.2无监督逐层预训练5.3DNN和HMM结合6深度堆叠网络及其变形——有监督学习6.1简介6.2深度堆叠网络的基本结构6.3一种学习DSN权值的方法6.4张量深度堆叠网络6.5核化深度堆叠网络7语音和音频处理中的应用7.1语音识别中声学模型的建立7.2语音合成7.3音频和音乐处理8在语言模型和自然语言处理中的相关应用8.1语言模型8.2自然语言处理9信息检索领域中的应用9.1信息检索简介9.2用基于深度自编码器的语义哈希方法对文档进行索引和检索9.3文档检索中的深度结构语义模型9.4信息检索中深度堆叠网络的应用10在目标识别和计算机视觉中的应用10.1无监督或生成特征学习10.2有监督特征学习和分类11多模态和多任务学习中的典型应用11.1多模态：文本和图像11.2多模态：语音和图像11.3在语音、自然语言处理或者图像领域的多任务学习12结论附录参考文献前言/序言
用户评价
评分
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评分偏学术向了些，前半本比较好，但主要是讲明白了DBN和DNN的区别。比较适合从业者，后半本大量论文的列举，不适合希望被科普的人
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